Распределение студентов по их будущей профессии

ВОСХОДЯЩАЯ СТРАТЕГИЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ.

С ЧЕГО НАЧИНАЕТСЯ АНАЛИЗ?

Восходящая нисходящая стратегия и стратегия анализа анализа. Различие понятий «анализ данных» и «логика анализа» (логическая схема анализа). Первичный анализ как составная часть любой стратегии. Показатель. Анализ «поведения» раздельно забранного показателя. Вариационный последовательность. Одномерное распределение. Показатели распределения. Полная, относительная и накопленная частоты. Деление на промежутки. Цели первичного анализа данных. «Язык» анализа распределений.

направляться очень остановиться на применении пары понятий: восходящая стратегия анализа ¾ нисходящая стратегии анализа.

Пара понятий «восходящая стратегия ¾ нисходящая стратегия» употребляется в эмпирической социологии в различных контекстах.

К примеру, для обозначения выборочной стратегии в изучении. В случае если сбор информации осуществляется по так именуемому способу «снежного кома», то это пример восходящей выборочной стратегии. Такая стратегия употребляется в большинстве случаев для изучения латентных социальных групп (наркоманов, скрытых пьяниц и т. д.).

С нисходящей выборочной стратегией сталкиваемся при формировании выборки, исходя из структуры главной совокупности. Это есть типичным для изучения публичного мнения. В рамках одного и того же изучения в один момент смогут употребляться как нисходящая, так и восходящая стратегии формирования выборки.

Такую пару терминов возможно применять и для характеристики логики исследовательского процесса в целом, в частности для обозначения двух подходов к изучению социальной действительности: статистическая и гуманитарная традиции (подходы, парадигмы) в эмпирической социологии. Как мы знаем, что латентные социальные группы, в отличие от вторых, целесообразнее изучать по восходящей стратегии, т. е. не только стратегия формирования выборки носит восходящий темперамент, но и все исследование в целом выстроено по восходящей стратегии изучения таких групп.

Эта пара терминов используется и в достаточно узком смысле в так называемых способах многомерной классификации для обозначения процедуры деления эмпирических объектов на группы. О понятии «классификация» отправится обращение в последней части книги. Это до тех пор пока ремарка для «всезнаек». Пара «восходящая стратегия анализа данных ¾ нисходящая стратегия анализа данных» образовывает основудля формирования в социологическом изучении логики анализа данных, логической схемы анализа. Социолог выбирает стратегию анализа данных исходя из специфики собственного изучения (цели, задачи, догадки). Разглядим пара исследовательских обстановок.

Первая обстановка

Предположим, у социолога нет четко обозначенных догадок ни описательного, ни объяснительного характера. Очевидно, в расплывчатой форме они постоянно существуют. Так как социолог, хотя «посмотреть» на социальную действительность через призму какого-либо подхода, отвечает на вопросы «Что изучать?» и «Для чего и для достижения каких целей изучать?». Отсутствие четкости в догадках требует определенной стратегии при работе с эмпирическим материалом. Сперва социолог в «мешке» с информацией наводит «косметический» порядок ¾ ищет простые эмпирические закономерности. Их возможно назвать и регулярностями. В первую очередь он выделяет сами эмпирические индикаторы, в случае если их нет. С данной обстановкой мы сталкиваемся при работе с текстовой информацией. Мы с вами выделяли элементы и элементарные обоснования в контексте применения способа неоконченных предложений. Первые из них и являлись эмпирическими индикаторами.

При работе с биографиями людей, с текстами полуформализованных и свободных интервью естественным образом появляется необходимость в анализе, условно говоря, «поведения»раздельно забранного эмпирического индикатора. После этого появляется потребность в анализе совместного «поведения» двух эмпирических индикаторов, в анализе их связей. Так, логика анализа эмпирии строится по восходящей (от частного к неспециализированному) стратегии. Начальный этап таковой стратегии ¾ первичный анализ / первичная обработка данных.

Социолог, исходя из восходящей стратегии, последовательно ищет ответы на вопросы, такие как: не объединяются ли эмпирические индикаторы в какие-то группы, а объекты ¾ в классы. К примеру, похожие в определенном смысле объекты являются некоторый класс, а взаимосвязанные между собой эмпирические индикаторы смогут образовать некую группу. В полной мере быть может, что объекты, отнесенные к одному и тому же формальному классу, являются однотипными. А несколько эмпирических индикаторов может интерпретироваться как некоторый своеобразный социальный фактор. О содержании понятий «фактор» и «тип» отправится обращение в последней главе. Основная задача в таких исследовательских сюжетах ¾ неприятность интерпретации разнообразные эмпирических закономерностей, потому что они высказывают какие-то тенденции, синдромы.

Вторая обстановка

У социолога смогут быть четко обозначены догадки изучения. В этом случае логика анализа может строиться как в рамках восходящей, так и нисходящей стратегий. Выбор стратегии зависит от характера догадок и от того, какими априорными знаниями (знания, имевшиеся до проведения изучения) располагает исследователь. Допустим, что источником эмпирической информации есть индивид; техника сбора данных жестко структурирована; в изучении проверяются лишь описательные догадки. Тогда кроме этого нужны восходящие, от частного к неспециализированному, стратегии анализа. Отыщем в памяти из прошлого материала, что в ходе прямого ранжирования для принятия ответа о краже рангов нам обязательно требовалось изучить степень единодушия опрощеных в оценке объектов ранжирования. Для этих целей в ходе анализа снова же требуется перемещение по восходящей стратегии.

Пускай догадка звучит следующим образом: политические пристрастия населения по большей части определяются происхождением и возрастом. Для проверки данной догадки социолог определяет всевозможные связи этих «пристрастий» с огромной совокупностью разных эмпирических индикаторов. В случае если из всех связей выясняются самыми сильными сообщение с возрастом и с происхождением, то считается, что догадка подтвердилась. К примеру, сформулируем другую догадку: в Российской Федерации существуют типы электорального поведения областей, трактуемые как объекты социального управления. В том смысле, что механизм действия на отдельные области однообразен, если они отнесены к одному и тому же типу. Для проверки таковой сложной догадки нужную базу для логики

анализа образовывает нисходящая стратегия анализа (от общего к частному). Таковой пример будет приведен в последней главе.

светло одно: проверка для того чтобы рода догадок предполагает «продумывание» всей логики анализа a priori (до сбора эмпирической информации). Это весьма не просто. Вместе с тем такое «продумывание» необходимо и принципиально важно кроме того в описательных изучениях. А в важных аналитических изучениях для проверки сложных догадок тем более.

В случае если возвратиться к модели изучения свойства социального объекта, то в контексте рассуждений, логика анализа разрешает уточнить не только саму такую модель, но и предполагает продумывание заблаговременно логики получения эмпирических закономерностей и переход от них к теоретическим обобщениям. Речь заходит о сложных эмпирических закономерностях, приобретаемых на базе всей совокупности изучаемых в изучении особенностей.

В зависимости от логической схемы анализа социолог определяет да и то, какого именно рода эмпирический материал ему нужен, да и то, какие конкретно приемы «обработки» информации нужны, да и то, в какой последовательности будет строиться объяснения и логика изучения того либо иного социального феномена. Главным есть концептуальная схема, теория «видения» социальной действительности, поскольку идет поиск ответа на вопрос «Из-за чего это?». Для для того чтобы случая нужна нисходящая (от общего к частному) стратегия анализа. Поиск ответа на вопрос «Из-за чего это?», проверка объяснительных догадок социологического изучения вероятны лишь в рамках нисходящей стратегии анализа. Все, что с этим связано, будет обсуждаться в последней части книги.

В раздельно забранном социологическом изучении вероятно сочетание восходящей и нисходящей стратегий анализа. Та и вторая стратегии смогут быть реализованы на практике посредством одних и тех же способов, приемов, способов «обработки» информации.

К примеру, к таковым относятся способы математической статистики и способы многомерного анализа.

Вся совокупность технических приемов (по сути, это применение математического формализма либо математических способов в социологии) именуется способами анализа данных.

Социологу, изучающему разные социальные феномены, приходится строить модели изучения их особенностей, пользоваться разными типами информации, использовать совокупность приемов измерения латентных, конкретно не замечаемых признаков, выбирать стратегию анализа. Это и имеется начало начал анализа данных.

Замечаемые показатели именуются эмпирическими индикаторами. Тут и потом таковыми будут показатели. Показателем возможно и раздельно забранный эмпирический индикатор, и производный от них показатель.

К примеру, показателем будем именовать каждые показатели, индексы, коэффициенты, появляющиеся в рамках работы с данными типа «национальная статистика», «бюджет времени». Показатель, как и любой эмпирический индикатор, имеет для нас те же три уровня измерения: номинальный, порядковый, «метрический». Как минимум, мы должны обучиться изучать «поведение» всех трех типов показателей, измеренных по трем типам шкал.

Представляется ответственным еще раз повторить следующее. Не обращая внимания на многообразие шкал (в этом случае как линеек для измерения чего-то) в социологии, мы разглядываем лишь три типа шкал и к «метрическим» относим все шкалы, уровень измерения по которым выше порядкового, т.е. то, что весьма похоже на числа, на «количества».

С чего же начинается анализ «поведения»раздельно забранного присимвола тогда, в то время, когда информация «лежит» на столе социолога? Таковой анализ нужен фактически неизменно независимо от исследовательских задач, типов информации, выбора стратегии анализа. Речь заходит как бы о «социальной бухгалтерии», азы которой вы должны освоить. Фактически в любой книге, в наименование которой входят слова «…статистические способы в…», вы отыщете определенный материал по освоению этих азов [2, 3, 7, 8, 9, 11].

Не обращая внимания на то, что ниже рассматривается пример, имеющий отношение к данным анкетирования, все выводы относятся к анализу любых вариационных и динамических последовательностей.

«Структура времяпрепровождения студентов: сравнительный анализ институтов»,придуманного (модельного) нами как пример. Сбор данных осуществлялся в нем как по применению бюджета времени, так и по вопроснику «сложной структуры»; главная совокупность — студенты институтов России. В этом изучении будут интересовать лишь студенты-гуманитарии, т. е. некая подвыборка.

Разглядим всего три показателя из этого изучения: будущую профессию студента-гуманитария, его удовлетворенность учепродолжительность и бой времени на учебу. Довольно третьего показателя необходимо выделить следующее. Длительность в этом случае является суммой затрат времени на прослушивание лекций, на участие в семинарских занятиях, на дополнительные независимые занятия, и на перерывы между аудиторными занятиями. Как пример будем разглядывать среднюю за сутки, к примеру за чемь дней, продолжительность. «Длительность»имеет метрический уровень измерения. «Будущая профессия»как показатель имеет номинальный уровень измерения. «Удовлетворенность учебой»возможно измерена при помощи логического квадрата по пятибалльной порядковой шкале. Тогда она понимается лишь как удовлетворенность учебой в «родном» институте (возвратитесь к тому разделу, где обсуждается логический квадрат). Вместо этих показателей возможно было бы выбрать и каждые другие.

Что свидетельствует анализ «поведения» профессии на совокупности объектов? Это указывает, что мы должны обработатьэмпирические эти, чтобы получить распределениеизучаемых объектов (в нашем случае студентов-гуманитариев) по опытным группам и по характеруэтого распределения делать выводы о профессиональной структуреопрошенных студентов. Для простоты изложения буду приводить цифры модельного характера, т. е. в настоящем изучении они не были взяты. Предположим, что нас интересует восемь профессий, все они закодированы цифрами от 1 до 8, а число студентов-гуманитариев среди всех опрошенных равняется 1000. Так, исходно мы имеем матрицу данных типа «объект ¾ показатель». Из нее выделяем для анализа столбец матрицы в соответствии с разбираемым показателем. Подсчитываем в этом последовательности число опрощеных, каковые в недалеком будущем будут иметь ту либо иную профессию. Тем самым приобретаем частоту встречаемости в выборке студента той либо другой будущей профессии.

Распределение опрошенных по профессиям представлено в таблице 3.1.1. Это результаты самого первого этапа систематизации эмпирических данных. Распределение возможно представлено и обрисовано на «языке» четырех показателей. Первый ¾ безотносительная частота, т. е. число студентов с определенной «будущей» профессией. Среди опрошенных студентов выяснилось 100 будущих политологов (профессия I), 200 социологов (профессия 2), 300 культурологов (профессий 3), 100 филологов (профессия 4), 50 психологов, (профессия 7) и 250 историков (профессия 8). Студенты с будущими профессиями, обозначенными как 5 и 6, в выборку не попали. В этом нет ничего необычного, в случае если при формировании выборочной совокупности не учитывалась будущая профессия студента. Эти шесть обозначенных и видящихся в выборке профессий, будем применять в ходе предстоящего анализа.

Таблица 3. 1. I

Распределение студентов по их будущей профессии

Второй показатель в таблице ¾ относительная частота в долях, либо частость, т. е. это часть опрощеных определенной профессии среди всех опрошенных студентов-гуманитариев. Весьма часто в социологических изучениях наряду либо вместо числа опрошенных употребляется число ответивших. Для отечественного примера не имеет значения, по отношению к какому «числу» считается часть, потому что число ответивших сходится с числом опрошенных. В массовых опросах различение этих размеров носит принципиальный темперамент, поскольку число неответивших не редкость большим. Сама же неприятность неответивших есть значительной проблемой в массовых опросах. Мы касались данной неприятности при дискуссии так называемой (нами) неприятности социологического нуля. Относительная частота в долях ¾ это ответственный показатель для этапов работы с данными.

Часть интерпретируется как оценка возможности владеть опредроблённой профессией. Последняя фраза лишь для тех, кто случайно прослушал курс по теории возможности.

Третий показатель ¾ относительная частота в процентах — определяет, какой процент опрощеных будет иметь ту либо иную профессию. Это самый любимый показатель социолога, и вы в этом имели возможность убедиться, в случае если уже успели учавствовать в каком-нибудь социологическом изучении. частость и Процент ¾составные элементы языка анализа социолога.

И наконец, четвертый показатель ¾ накопленная частота впроцентах. С таковой частотой мы сталкивались при построении шкалы Терстоуна. Для номинального уровня измерения она редко имеет смысла. Чисто технически ее возможно подсчитать для отечественной таблицы. Это и будет мелким примером неадекватности математики. Прямо говоря ¾ чушь. Из этого и вывод, что, живя в век потрясающих компьютеров, слепо нажимать на кнопки для запуска «модерновых» математических способов недопустимо. Компьютер может подсчитать все, лишь имеется ли в этом суть. Вот в чем вопрос.

Накопленная частота имеет «прозрачный» содержательный суть лишь для шкал начиная с порядковых. Разглядим распределение студентов по степени их удовлетворенности учебой, взятой посредством применения логического квадрата. В таблице 3.1.2 представлено распределение опрощеных по степени «удовлетворенности» по тем же четырем показателям (и в этом случае цифры не настоящие, а модельные). Все показатели имеют суть. Число опрошенных равно как и при первого признака, сходится с числом ответивших. Степени удовлетворенности обозначены цифрами от 1 до 5. Наряду с этим 1 соответствует минимальному уровню удовлетворенности, а 5 ¾ большому.

Таблица

27 ПРОФЕССИЙ БУДУЩЕГО (и у кого будущего нет)


Также читать:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: